经典：第七章-智能机器人自主导航与路径规划
机器人导航与路径规划
机器人导航与路径规划随着人类科技的不断发展，机器人的应用也不断地拓展和深化。
其中，机器人导航和路径规划技术的应用越来越广泛，尤其在工业自动化和智能家居领域。
本文将详细探讨机器人导航和路径规划技术的原理和应用。
一、机器人导航技术机器人的导航技术是指机器人在复杂环境中自主定位和移动的能力。
机器人导航技术的核心是“自主定位和建图”，即机器人通过自身的传感器对周围环境进行感知和分析，并将所得到的信息转化成可用的地图。
机器人需要不断地利用传感器进行环境感知，不断地跟踪自己在地图中的位置和状态，以便在运动过程中作出正确的决策。
机器人的导航技术主要分为定位、建图和路径规划三个环节。
1、定位定位是机器人导航的第一步，通过利用机器人内置的传感器，如激光雷达、摄像头等，对周围环境进行感知，获取与周围地标的相对距离，进而确定自身的位置。
2、建图建图是机器人导航的第二步，将测量到的环境信息转换成地图。
建图方法主要分为基于激光雷达的SLAM（同时定位与地图构建）和基于视觉的SLAM等不同方式。
通过建立地图，机器人可以实现更精准的定位和路径规划。
3、路径规划路径规划是机器人导航的最后一步。
它是指机器人根据地图和目标的要求，计算出最优路径，并实现自主行驶的过程。
路径规划是机器人导航中最为重要的环节之一，它直接关系到机器人在实际操作中的表现。
二、路径规划技术路径规划技术是指根据机器人当前的位置和任务要求，计算出一条最优路径。
最优路径通常是指能够满足任务需求的同时尽可能短的路径。
路径规划技术的应用非常广泛，主要涵盖了以下几个方面：1、工业自动化在工业自动化中，机器人路径规划是实现自动化生产的关键技术之一。
机器人可以代替人类完成一些繁重、危险、重复性的工作，如物流搬运、装配、焊接等。
机器人路径规划技术的应用可以大大提高生产效率，减少人力成本和工作风险。
2、智能家居随着智能家居的不断发展，越来越多的机器人被应用于家庭环境中。
例如，智能扫地机器人，通过内置的传感器实现自主规划清扫路径。
基于机器人技术的自主导航与路径规划技术研究
基于机器人技术的自主导航与路径规划技术研究自主导航和路径规划是机器人技术领域的重要研究方向之一。
通过自主导航与路径规划技术，机器人能够根据环境中的信息和自身的状态进行智能决策，实现自主的位置定位、路径规划和导航行动。
本文将介绍基于机器人技术的自主导航与路径规划技术研究的相关概念、应用和挑战。
一、自主导航技术概述自主导航是指机器人在未受到人为干预的情况下，能够自主地识别和感知环境，并根据环境的变化情况做出决策，实现导航行为的能力。
自主导航技术的核心在于机器人能够准确获取自身的位置信息和环境的地图信息，并通过路径规划算法选择最优路径进行导航。
自主导航技术主要包括以下几个方面的研究内容：一是环境感知与地图构建，即通过传感器获取环境信息，并构建环境地图；二是定位与自身轨迹的估计，通过定位算法确定机器人的准确位置与姿态；三是路径规划与决策算法，通过路径规划算法选择最佳路径，并通过决策算法做出导航决策；四是导航控制与实时修正，根据导航结果实施运动控制并对路径进行实时修正。
二、自主导航技术的应用领域自主导航技术在很多领域都有广泛的应用，尤其是在工业生产、仓储物流、医疗护理、农业领域等。
以下是自主导航技术在几个应用领域的具体案例分析：1. 工业生产：在智能制造中，机器人自主导航技术可以使机器人能够自动识别工装设备，并根据生产线的实时变化自主导航，在生产过程中完成自主物料搬运、包装和组装等操作。
2. 仓储物流：在物流仓储领域，机器人通过自主导航技术可以实现自主搬运货物、自主往返于不同区域和货架之间，提高仓储效率和自动化程度，减少人力成本。
3. 医疗护理：自主导航技术在医疗领域的应用可以使机器人能够自主导航到病人面前，提供基础的医疗护理服务，比如配药、送药、测量生命体征等，减轻医护人员的负担。
4. 农业领域：机器人自主导航技术可以应用于农业机器人中，实现自主种植、自动喷洒农药、自主收割等农田作业，并通过导航系统准确确定农田的位置和行进路径。
机器人自主导航和路径规划技术
机器人自主导航和路径规划技术近年来，机器人技术的发展突飞猛进，特别是在自主导航和路径规划方面，机器人取得了很大的进展。
机器人自主导航和路径规划技术是指机器人能够在未知的环境中自主地移动，并找到到达目的地的最短路径。
以下将详细介绍机器人自主导航和路径规划技术的原理和应用。
一、机器人自主导航技术机器人自主导航技术是指机器人在未知环境中根据自己的传感器信息和地图等信息自主地进行导航。
机器人自主导航技术有两种方法：基于传感器的导航和基于地图的导航。
基于传感器的自主导航是指机器人利用自身的传感器获取周围环境信息，比如距离、颜色、形状等，然后根据这些信息进行导航。
这种方法有较强的实时性和适应性，但是受到传感器精度和显示范围的局限。
基于地图的自主导航是机器人利用预先建立好的地图进行导航。
机器人在运行前，先行探测区域，并建立精确的3D地图。
机器人再根据地图信息和自己的位置精确定位，在此基础上实现自主导航。
这种方法具有高精度和全局优化的优点，但需要事先花费较多的时间和精力建立地图。
二、机器人路径规划技术机器人路径规划技术是指机器人在复杂的环境中，根据起点和终点的信息，自动规划出一条最短路径。
机器人路径规划技术主要有两种方法：单目标规划和多目标规划。
单目标规划是指机器人在不考虑其他目标干扰的情况下，规划一条最短路径。
这种方法易于实现，但无法解决多目标问题。
多目标规划是指机器人在考虑多个目标时，同一时刻规划多条路径，并通过选择和组合，实现多目标路径规划。
这种方法需考虑多个目标之间的分析和权衡，适用于实际中的应用。
三、机器人自主导航和路径规划在实际中的应用机器人自主导航和路径规划技术在工业和服务行业中广泛应用。
例如，AGV（自动导引小车）是一种自主导航的机器人，被广泛应用于物流、制造业、医疗、矿山等领域，实现搬运、堆垛、组装、运输等自动化作业。
在军事领域，机器人的自主导航和路径规划技术被广泛应用于无人机和无人潜艇中，减少人员伤亡和提高作战效率。
机器人自主导航与路径规划
机器人自主导航与路径规划随着科技的不断进步，机器人技术在各个领域得到了广泛应用。
其中，机器人的自主导航与路径规划是实现机器人智能行动的重要关键。
本文将探讨机器人自主导航的原理以及路径规划的方法。
一、机器人自主导航的原理机器人自主导航是指机器人能够在未知环境中自主感知、定位和规划路径，达到预定目标的能力。
实现机器人自主导航的关键在于融合感知、定位和规划等多个技术。
1. 感知技术机器人的自主导航首先需要通过各种传感器感知周围环境，包括激光雷达、摄像头、超声波传感器等。
这些传感器可以获取环境中的障碍物、地图信息以及其他机器人的位置等数据。
2. 定位技术机器人在未知环境中需要实时获得自身的位置信息，才能进行相应的路径规划。
常用的定位技术包括全球定位系统（GPS）、惯性导航系统（INS）和视觉定位等。
这些技术可以精确地定位机器人在地图中的位置。
3. 路径规划技术路径规划是机器人自主导航的核心技术之一。
机器人需要根据当前位置、目标位置以及环境中的各种障碍物信息，选择最优路径进行行动。
常用的路径规划算法包括A*算法、D*算法、RRT算法等，这些算法可以高效地搜索最优路径。
二、路径规划的方法路径规划是机器人自主导航的关键，不同的环境和任务会使用不同的路径规划方法。
下面介绍几种常用的路径规划方法：1. 经典的图搜索算法经典的图搜索算法包括A*算法、D*算法等。
这些算法通过建立环境地图的图模型，并根据启发式函数评估节点的代价值，从起点到终点搜索最优路径。
它们适用于规划静态环境下的机器人路径。
2. 随机采样算法随机采样算法如RRT算法是一种适用于复杂动态环境的路径规划算法。
RRT算法根据机器人当前的位置和目标位置，在机器人周围进行随机采样，并逐步扩展树形结构，直到找到一条连接起点和终点的路径。
这种算法适用于环境变化频繁的情况。
3. 混合路径规划算法混合路径规划算法是将多种规划方法综合运用的一种策略。
例如，可以将经典的图搜索算法与RRT算法相结合，先使用图搜索算法在静态环境下找到一条路径，然后使用RRT算法在动态环境下进行路径优化。
工业机器人的智能路径规划与自主导航技术
工业机器人的智能路径规划与自主导航技术哎呀，说起工业机器人的智能路径规划与自主导航技术，这可真是个超级酷的话题！我先给您讲讲我之前参观一家工厂的经历。
那时候我走进一个巨大的车间，里面一排排的工业机器人正在有条不紊地工作着。
其中有个负责搬运货物的机器人，它就像是一个聪明的小精灵，灵活地穿梭在各种设备和货物之间。
咱们先来说说智能路径规划。
这就好比是给机器人规划一个出行的最佳路线。
想象一下，机器人要从 A 点到 B 点，这中间可能有各种障碍物，比如堆放的原材料、正在运行的机器等等。
这时候，智能路径规划技术就得发挥作用啦。
它得像一个超级聪明的导航员，计算出最短、最快、最安全的路径。
这可不是随便拍拍脑袋就能想出来的，得靠各种先进的算法和传感器收集到的信息。
就像那个在工厂里的搬运机器人，它得知道哪里有空隙可以走，哪里是“死胡同”不能去。
它要考虑到货物的大小、形状，还有周围环境的变化。
比如说，如果突然有个箱子被临时放在了它原本规划好的路线上，这时候它就得迅速重新计算路线，可不能傻乎乎地撞上去。
再来说说自主导航技术。
这就像是给机器人装上了一双敏锐的眼睛和一个聪明的大脑。
它能自己感知周围的环境，识别出不同的物体和地形。
比如说，它能分辨出是光滑的地面还是粗糙的地面，是平坦的通道还是有坡度的通道。
还记得我在工厂里看到的那个场景吗？有一段路因为刚刚清洁过，地面有点湿滑。
那个机器人就像是感觉到了一样，小心翼翼地调整了自己的速度和步伐，稳稳地走了过去，一点都没有打滑或者失去平衡。
这自主导航技术还能让机器人应对突发情况。
比如说，突然有工人从旁边经过，机器人能够及时停下来或者避让开，保证人员的安全。
这可真是太神奇了，就好像它有自己的思维一样。
在实际应用中，工业机器人的智能路径规划与自主导航技术可给工厂带来了巨大的好处。
比如说，提高了生产效率，减少了运输时间和成本。
以前靠人工搬运货物，可能会累得腰酸背痛，速度还慢。
现在有了这些聪明的机器人，那效率是蹭蹭往上涨。
人工智能机器人的自主导航和路径规划
人工智能机器人的自主导航和路径规划随着人工智能技术的不断进步和创新，人工智能机器人逐渐成为我们日常生活的一部分。
这些机器人可以执行各种任务，从工业生产到家庭助手，从医疗服务到教育辅助。
但是，要让这些机器人能够顺利地完成任务，自主导航和路径规划成为关键技术。
自主导航是指机器人能够根据周围环境自主地移动和定位。
当机器人具备这项能力时，它就能够避免与障碍物碰撞，并找到最佳路径来到达目的地。
自主导航的实现需要依靠传感器、定位系统以及强大的计算能力。
传感器可以获取环境信息，比如激光雷达、摄像头和红外线传感器等。
定位系统则可以准确地确定机器人在空间中的位置，比如全球定位系统（GPS）和惯性导航系统（INS）。
同时，机器人还需要强大的计算能力来将传感器和定位系统的数据整合起来，从而实时地进行环境感知和决策。
路径规划是指机器人从起点到终点的最佳路径选择。
在规划路径时，机器人需要考虑到环境中的各种因素，如障碍物、不同地形、动态障碍物等。
为了避免与障碍物碰撞，机器人可以利用不同的算法进行路径规划，如A\*算法、Dijkstra算法和RRT算法等。
这些算法可以根据环境的不同特点，帮助机器人选择最短路径或最安全路径。
同时，路径规划还需要考虑到机器人的动力学和运动规划，确保机器人能够平稳地到达目的地。
人工智能机器人的自主导航和路径规划面临着一系列挑战。
首先，环境的复杂性使得机器人必须能够快速地感知和识别不同的物体和障碍物。
例如，在一个动态的人群中，机器人需要能够识别并避免与人群发生碰撞。
其次，路径规划中的不确定性也给机器人导航带来了困难。
比如，在不同的地形中，机器人需要能够根据地形变化调整路径规划策略。
第三，自主导航和路径规划还需要考虑到时间和资源的限制。
机器人需要在有限的时间内完成任务，并根据当前的资源状况做出合理的决策。
为了解决这些挑战，研究者们提出了许多创新的方法和技术。
一种常见的方法是将机器学习应用于自主导航和路径规划中。
机器人自主导航与路径规划算法优化
机器人自主导航与路径规划算法优化导语：在当今的技术发展中，机器人自主导航与路径规划成为了研究的热点领域之一。
机器人的自主导航能力和路径规划算法优化对于实现机器人在复杂环境下高效工作至关重要。
本文将介绍机器人自主导航和路径规划的基本概念，并探讨优化算法在此领域的应用。
一、机器人自主导航的概念自主导航是指机器人在没有人为干预的情况下，能够根据环境信息进行决策并实现自主移动的能力。
机器人自主导航主要包括感知环境、地图构建、环境理解、路径规划和运动控制等步骤。
1.感知环境：机器人通过传感器感知周围环境的信息，包括物体的位置、形状和颜色等，并将这些信息转换成可供处理的数据。
2.地图构建：机器人根据感知到的环境信息，构建地图模型，并将其用于路径规划和决策。
3.环境理解：机器人通过对地图模型的分析和处理，理解环境的特征和结构，识别障碍物和路径。
4.路径规划：机器人根据地图模型和环境理解的结果，确定自身到目标位置的最优路径。
5.运动控制：机器人根据路径规划的结果，通过控制器控制自身的运动，实现路径的跟踪和避障。
二、路径规划算法的优化路径规划是机器人自主导航中的一个关键过程，它决定了机器人的行动和效率。
路径规划算法的优化主要包括以下几个方面的改进：1.避障算法优化：避障是路径规划中的重要问题，主要目的是在规划路径的过程中避开障碍物。
传统的避障算法通常采用经典的A*算法或Dijkstra算法，但这些算法在处理复杂环境时可能会出现路径延迟或绕行的问题。
因此，研究者提出了一些基于概率的算法，如RRT（Rapidly-exploring Random Tree）和PRM（Probabilistic Roadmap）等，它们能够在复杂环境中高效地规划路径。
2.多目标路径规划算法：在某些情况下，机器人需要同时考虑多个目标位置的路径规划。
传统的单目标路径规划算法无法满足此需求，因此，多目标路径规划算法应运而生。
多目标路径规划算法主要有D* Lite算法和NSGA-II（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II）算法等，它们可以同时规划多个目标位置的最优路径。
机器人自主导航与路径规划技术研究
机器人自主导航与路径规划技术研究机器人自主导航与路径规划技术是当今机器人研究领域的重要技术之一。
自主导航是指机器人通过自身的感知和判断能力实现对周围环境的感知与理解，而路径规划则是指机器人在扫描、理解环境后，能够制定最优的运动策略，以实现在复杂环境中的精确行动。
本文主要从机器人自主导航和路径规划两个方面展开，详细介绍当前机器人自主导航和路径规划的技术现状和发展趋势。
一、机器人自主导航技术现状和发展趋势机器人自主导航技术是机器人移动能力的核心技术之一。
在自主导航技术的发展历程中，由基础的轮式移动到多足、轮足等腿形移动方式。
目前，主流的自主导航技术有基于规划、基于感知和混合型三种。
1.基于规划的机器人导航技术基于规划的机器人导航技术主要是依靠机器人内部先验知识、地图等信息进行路径规划，然后运用运动控制算法实现机器人移动并达到目标区域。
该技术适用性广、便于实现、准确性高，对于人类环境的导航有一定的应用前景。
但是，基于规划的导航需要机器人事先获取到地图等先验信息，同时对于环境变化或者地图信息不准确的情况，机器人导航效果可能会变得不稳定或者达不到预期的效果。
2.基于感知的机器人导航技术基于感知的机器人导航主要是利用环境传感器（激光雷达、摄像头等）获取当前的环境信息，然后利用计算机视觉和图像处理等算法，对得到的信息进行分析和处理，计算出运动路径，以实现机器人的自主导航。
相较于基于规划的导航，基于感知的机器人导航具有更高的适用性和稳定性。
但是，基于感知的机器人导航有一个重要的问题，在环境复杂的情况下，机器人需要处理的信息过多，会对算法与运算能力提出更高的要求。
3.混合型机器人导航技术混合型机器人导航技术是以上两种技术的结合体，通过以上两种技术的有机配合，解决了基于规划和基于感知导航方式的短板。
混合型机器人导航技术的研究被广泛的应用在商业自主导航领域，如服务机器人、智能机器人等，其中LS3 和bigDog 属于其中的典型代表。
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4．卫星导航
移动机器人通过安装卫星信号接收装置，可以实现自身定 位，无论其在室内还是室外。
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7.1.2 导航系统体系结构
智能机器人的导航系统是一个自主式智能系统，其主要任 务是如何把感知、规划、决策和行动等模块有机地结合起来。 下图给出了一种智能机器人自主导航系统的控制结构。
（2）“Where am I going？”—— 目标识别；
（3）“How do I get there？”——路径规划。
为完成导航，机器人需要依靠自身传感系统对内部姿态和 外部环境信息进行感知，通过对环境空间信息的存储、识别、 搜索等操作寻找最优或近似最优的无碰撞路径并实现安全运 动。
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7.1.1 导航系统分类
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7.3 定位
定位是确定机器人在其作业环境中所处位置。机器人可以 利用先验环境地图信息、位姿的当前估计以及传感器的观测 值等输入信息，经过一定处理变换，获得更准确的当前位姿。
移动机器人定位方式有很多种，常用的可以采用里程计、 摄像机、激光雷达、声纳、速度或加速度计等。
从方法上来分，移动机器人定位可分为相对定位和绝对定 位两种。
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接受任务
目标位姿
(xc, yc,c)
全局路径 规划
初始位姿
(x0 , y0 ,0 )
局部路径 规划
传感器 特征提取
摄像头 红外测距 超声测距 激光雷达
构造地图
参考轨迹 生成器
(v1, v2 ) (xt , yt ,t ,vt )
车体运动 控制器
u (v1, v2 )
(xˆ1, yˆ2,ˆ)
车体动力 学补偿
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7.2.2 特征图
1）基本思想 结构化环境中，最常见的特征是直线段、角、边等。 这些特征可用它们的颜色、长度、宽度、位置等参数表示。 基于特征的地图一般用式（7.1）的特征集合表示：
（7.1）
其中 是一个特征(边、线角等)，n是地图中的特征总 数。、
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2）特点
特征法定位准确，模型易于由计算机描述和表示，参 数化特征也适用于路径规划和轨迹控制，但特征法需要 特征提取等预处理过程，对传感器噪声比较敏感，只适 于高度结构化环境。
3. 视觉导航
依据环境空间的描述方式，可将移动机器人的视觉导航方 式划分为三类。
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（1）基于地图的导航：是完全依靠在移动机器人内部预先 保存好的关于环境的几何模型、拓扑地图等比较完整的信息， 在事先规划出的全局路线基础上，应用路径跟踪和避障技术 来实现的；
（2）基于创建地图的导航：是利用各种传感器来创建关于 当前环境的几何模型或拓扑模型地图，然后利用这些模型来 实现导航；
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7.2.3 网格图 1）基本思想
网格图把机器人的工作空间划分成网状结构，网格中的每 一单元代表环境的一部分，每一个单元都分配了一个概率值， 表示该单元被障碍物占据的可能性大小。
2）特点
网格法是一种近似描述，易于创建和维护，对某个网格的 感知信息可直接与环境中某个区域对应，机器人对所测得的 障碍物具体形状不太敏感，特别适于处理超声测量数据。但 当在大型环境中或网格单元划分比较细时，网格法计算量迅 速增长，需要大量内存单元，使计算机的实时处理变得很困 难。
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1）系统误差 系统误差在很长的时间内不会改变，和机器人导航的外界 环境并没有关系，主要由下列因素引起： （1）驱动轮直径不等； （2）驱动轮实际直径的均值和名义直径不等； （3）驱动轮轴心不重合； （4）驱动轮间轮距长度不确定； （5）有限的编码器测量精度； （6）有限的编码器采样频率。
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7.2.4 直接表征法
1）基本思想 通过记录来自不同位置及方向的环境外观感知数据，这些 图像中包括了某些坐标、几何特征或符号信息，利用这些数 据作为在这些位置处的环境特征描述。 直接表征法与识别拓扑位置所采用的方法原理上是一样的， 差别仅在于该法试图从所获取的传感器数据中创建一个函数 关系以便更精确地确定机器人的位姿。 2）特点 直接表征法数据存贮量大，环境噪声干扰严重，特征数据 的提取与匹配困难，其应用受到一定限制。
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第7章 智能机器人自主导航与路 径规划
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7.1 概述
导航，最初是指对航海的船舶抵达目的地进行的导引过程。 这一术语和自主性相结合，已成为智能机器人研究的核心和 热点。
Leonard和Durrant-Whyte将移动机器人导航定义为三个子 问题：
（1）“Where am I？” ——环境认知与机器人定位；
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7.2.1 拓扑图
1）基本思想 地铁、公交路线图均是典型的拓扑地图实例，其中停靠站 为节点，节点间的通道为边。在一般的办公环境中，拓扑单 元有走廊和房间等，而打印机、桌椅等则是功能单元。连接 器用于连接对应的位置，如门、楼梯、电梯等。 2）特点 拓扑图把环境建模为一张线图表示，忽略了具体的几何特征 信息，不必精确表示不同节点间的地理位置关系，图形抽象， 表示方便。
对于不同的室内与室外环境、结构化主要有磁导航、 惯性导航、视觉导航、卫星导航等。
1. 磁导航
磁导航是在路径上连续埋设多条引导电缆，分别流过不同 频率的电流，通过感应线圈对电流的检测来感知路径信息。
2. 惯性导航
惯性导航是利用陀螺仪和加速度计等惯性传感器测量移动 机器人的方位角和加速率，从而推知机器人当前位置和下一 步的目的地。
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7.3.1相对定位
相对定位又称为局部位置跟踪，要求机器人在已知初始位 置的条件下通过测量机器人相对于初始位置的距离和方向来 确定当前位置，通常也称航迹推算法。
相对定位只适于短时短距离运动的位姿估计，长时间运动 时必须应用其它的传感器配合相关的定位算法进行校正。
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1. 里程计法 里程计法是移动机器人定位技术中广泛采用的方法之一。 在移动机器人的车轮上安装光电编码器，通过编码器记录的 车轮转动圈数来计算机器人的位移和偏转角度。 里程计法定位过程中会产生两种误差。
地图匹配
实时数据处理 （信息融合） 位姿估计
车体 测量位姿、速度
运动学 (x, y, , v)
里程计
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7.2 环境地图的表示
构造地图的目的是用于绝对坐标系下的位姿估计。地图的 表示方法通常有四种：拓扑图、特征图、网格图及直接表征 法(Appearance based methods)。不同方法具有各自的特点 和适用范围，其中特征图和网格图应用较为普遍。